Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial (IA). Explica que la IA tiene como objetivo crear sistemas que exhiban comportamientos inteligentes y que ha evolucionado de sistemas que actúan como humanos a sistemas que actúan racionalmente. También discute conceptos clave como el test de Turing, la habitación china, las bases de la IA, la definición de agente, los tipos de agentes inteligentes, las escuelas de pensamiento de la IA y un breve resumen de la historia de la IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo su objetivo, evolución del concepto, test de Turing, bases filosóficas y matemáticas, definición de agente inteligente, tipos de agentes, escuelas de pensamiento, historia e implicaciones. También describe conceptos clave como la habitación china y las limitaciones de la inteligencia artificial.
Este documento describe brevemente la inteligencia artificial, incluyendo su propósito, evolución histórica, habilidades cognitivas, procesos de razonamiento, modelos de adquisición de conocimiento y papel de la heurística. Explica conceptos clave como axiomas, teoremas, demostraciones, modelos cognitivos y estructuras de conocimiento.
La inteligencia artificial ha evolucionado desde sus orígenes en 1943 hasta convertirse en un campo de investigación activo. Se divide en inteligencia artificial convencional e inteligencia computacional. Se aplica a problemas de producción, atención al cliente y otros campos usando técnicas como sistemas expertos, redes neuronales y visión por computadora.
El documento introduce la inteligencia artificial y discute su historia, definiciones, bases y estado actual. Explica que a pesar de avances, aún no se han logrado máquinas de propósito general ni robots humanoides completamente autónomos, aunque hay éxito en aplicaciones especializadas.
Este documento discute la relación entre la lingüística, la teoría de la información de Shannon y la inteligencia artificial. Explica que la lingüística y la teoría de la información comparten fundamentos teóricos como la teoría de la recursividad y las gramáticas generativas, y que la inteligencia artificial se beneficia de los conocimientos lingüísticos para desarrollar sistemas de procesamiento del lenguaje natural. También destaca que la lingüística se ha enriquecido con recursos teóricos y técn
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la IA es una rama de la computación que intenta crear programas de computadora que imitan la inteligencia humana. Describe algunas técnicas de IA como los sistemas expertos, redes neuronales artificiales y razonamiento lógico. También discute brevemente la historia de la IA y diferentes enfoques como la inteligencia artificial convencional e inteligencia computacional.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica el objetivo de la IA, la evolución del concepto, el test de Turing, las bases de la IA, la definición de agente inteligente, los tipos de agentes, las escuelas de pensamiento de la IA y una breve historia. También cubre temas como la posibilidad de la IA, la habitación china y algunas aplicaciones e hitos importantes en la historia de la IA.
Inteligencia artificial, Generalidades, Redes neuronales
Semejanzas y diferencias entre inteligencia humana e, inteligencia artificial, Perceptrones, Aplicaciones
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo su objetivo, evolución del concepto, test de Turing, bases filosóficas y matemáticas, definición de agente inteligente, tipos de agentes, escuelas de pensamiento, historia e implicaciones. También describe conceptos clave como la habitación china y las limitaciones de la inteligencia artificial.
Este documento describe brevemente la inteligencia artificial, incluyendo su propósito, evolución histórica, habilidades cognitivas, procesos de razonamiento, modelos de adquisición de conocimiento y papel de la heurística. Explica conceptos clave como axiomas, teoremas, demostraciones, modelos cognitivos y estructuras de conocimiento.
La inteligencia artificial ha evolucionado desde sus orígenes en 1943 hasta convertirse en un campo de investigación activo. Se divide en inteligencia artificial convencional e inteligencia computacional. Se aplica a problemas de producción, atención al cliente y otros campos usando técnicas como sistemas expertos, redes neuronales y visión por computadora.
El documento introduce la inteligencia artificial y discute su historia, definiciones, bases y estado actual. Explica que a pesar de avances, aún no se han logrado máquinas de propósito general ni robots humanoides completamente autónomos, aunque hay éxito en aplicaciones especializadas.
Este documento discute la relación entre la lingüística, la teoría de la información de Shannon y la inteligencia artificial. Explica que la lingüística y la teoría de la información comparten fundamentos teóricos como la teoría de la recursividad y las gramáticas generativas, y que la inteligencia artificial se beneficia de los conocimientos lingüísticos para desarrollar sistemas de procesamiento del lenguaje natural. También destaca que la lingüística se ha enriquecido con recursos teóricos y técn
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la IA es una rama de la computación que intenta crear programas de computadora que imitan la inteligencia humana. Describe algunas técnicas de IA como los sistemas expertos, redes neuronales artificiales y razonamiento lógico. También discute brevemente la historia de la IA y diferentes enfoques como la inteligencia artificial convencional e inteligencia computacional.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica el objetivo de la IA, la evolución del concepto, el test de Turing, las bases de la IA, la definición de agente inteligente, los tipos de agentes, las escuelas de pensamiento de la IA y una breve historia. También cubre temas como la posibilidad de la IA, la habitación china y algunas aplicaciones e hitos importantes en la historia de la IA.
Inteligencia artificial, Generalidades, Redes neuronales
Semejanzas y diferencias entre inteligencia humana e, inteligencia artificial, Perceptrones, Aplicaciones
Este documento describe la evolución histórica de la inteligencia artificial desde su inicio en 1943 hasta los años 80, cuando se desarrollaron lenguajes especializados como LISP y PROLOG. También resume los modelos clave de la inteligencia artificial como el modelo de adquisición del conocimiento, el modelo cognitivo, y el modelo del agente inteligente.
Un nuevo robot con forma de pez estudiará las aguas del Puerto de Gijón para analizar la presencia de hidrocarburos y compuestos químicos, luego de probarse en un estanque del Acuario de Gijón habitado por tiburones y tortugas.
Este documento presenta una introducción a la Inteligencia Artificial. Explica que la IA intenta crear programas que imiten la inteligencia humana mediante el desarrollo de agentes. También describe los diferentes tipos de agentes inteligentes, las escuelas de pensamiento de la IA, la historia y evolución del concepto de IA, y algunas aplicaciones como la lingüística computacional y la minería de datos.
Este documento presenta una introducción al tema de la inteligencia artificial. Explica que el objetivo general es explicar la relación entre la tecnología, ciencia y sociedad en relación con la inteligencia artificial. También busca dar a conocer los aspectos positivos y negativos de la inteligencia artificial para promover la reflexión entre los estudiantes. Incluye una sección sobre el marco teórico que define la inteligencia artificial y describe diferentes clases como la inteligencia artificial convencional, sistemas expertos y redes valencianas.
El documento trata sobre el concepto e historia de la inteligencia artificial. Explica que la IA es el estudio interdisciplinario de cómo crear sistemas capaces de resolver problemas por sí mismos usando la inteligencia humana como paradigma. Luego describe los orígenes de la IA en las ideas de filósofos griegos y el desarrollo formal del campo a partir de los años 1950, incluyendo hitos como el Test de Turing y el desarrollo del primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas.
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática, con el objetivo de explicar el trabajo mental y construir algoritmos de solución de problemas. También describe algunos de los campos e investigaciones clave de la inteligencia artificial como percepción, razonamiento, juegos, y sistemas expertos. Finalmente, señala que a pesar del progreso, la inteligencia artificial todavía está lejos de igualar la complejidad del
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica las habilidades cognoscitivas según la psicología como las teorías de la inteligencia de conductismo y Gardner. También describe el proceso de razonamiento según la lógica incluyendo axiomas, teoremas y demostración. Por último, presenta brevemente el modelo cognoscitivo y del agente inteligente así como el papel de la heurística.
La inteligencia artificial (IA) es un campo multidisciplinario que estudia cómo crear sistemas capaces de resolver problemas complejos de manera similar a la inteligencia humana. La IA incluye campos como el aprendizaje automático y la visión computacional que buscan desarrollar máquinas inteligentes capaces de pensar y actuar como humanos. Aunque la IA ha logrado avances importantes, todavía existen desafíos para crear sistemas que igualen toda la gama de capacidades cognitivas humanas.
Introducción a la Inteligencia Artificialguest8631c16
Este documento presenta el plan de estudios de la materia Inteligencia Artificial en la Universidad Nacional de Misiones. Se divide la materia en 14 semanas con contenido teórico y práctico. En las primeras semanas se cubren temas introductorios como definiciones, búsquedas y planificación. Luego se abordan temas como aprendizaje, sistemas basados en reglas, redes neuronales y algoritmos genéticos. Los estudiantes rinden dos exámenes y presentan dos prácticas integradoras a lo largo
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Define la inteligencia artificial como la construcción de algoritmos para imitar el comportamiento y el razonamiento humanos. Explica que la inteligencia artificial intenta crear programas para máquinas que aprendan, reconozcan y piensen como los humanos. Finalmente, clasifica las definiciones de inteligencia artificial dependiendo de si se enfocan en el pensamiento o comportamiento humano versus racional.
Este documento define la inteligencia artificial como la ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas. Explica que existen cuatro categorías principales de IA: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. También distingue entre la inteligencia artificial convencional, basada en análisis formal y estadístico del comportamiento humano, y la inteligencia artificial computacional, que implica aprendizaje inter
Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial, sus fundamentos e historia. También describe algunas de sus aplicaciones actuales. La inteligencia artificial intenta comprender el comportamiento inteligente y construir máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo sus categorías, escuelas de pensamiento, críticas y aplicaciones. Explica que la IA trata de crear máquinas inteligentes que puedan pensar y actuar racionalmente como los humanos. También discute temas como el Test de Turing, científicos clave en el campo de la IA y películas sobre el tema. Concluye que aunque la IA ha avanzado mucho, todavía queda trabajo por hacer para crear sistemas que ayuden verdaderamente a los
La inteligencia artificial es la inteligencia exhibida por máquinas que se caracteriza por llevar a cabo acciones para alcanzar objetivos o tareas específicas de forma similar a los humanos. Existen diferentes tipos de inteligencia artificial como máquinas reactivas, con memoria limitada, con teoría de la mente y conciencia propia. Los fundamentos de la inteligencia artificial incluyen el uso de símbolos no matemáticos, razonamiento basado en conocimiento e incorporación del mundo real, y redes neuronales para clasificación y reconocimiento de patron
Trabajo final inteligencia artificial adrianacidec
El documento habla sobre la inteligencia artificial y su relación con los teléfonos iPhone. Define la inteligencia artificial y explica cómo se usa para simular comportamientos inteligentes en los iPhone a través de comandos. También compara las características del iPhone 4S con las posibles características del próximo iPhone 5, incluyendo mejoras como una pantalla más grande, conectividad 4G LTE y un procesador quad-core.
Este documento describe la inteligencia artificial, incluyendo su definición, historia, escuelas de pensamiento, aplicaciones y agentes inteligentes. Explica que la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de sistemas artificiales para exhibir comportamientos inteligentes como los humanos. También describe pruebas clave como la Prueba de Turing y las contribuciones de disciplinas como las matemáticas, la neurociencia y la ingeniería.
El documento presenta información sobre inteligencia artificial (IA). Explica que la IA estudia la creación de entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Divide la IA en cuatro categorías: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente, y sistemas que actúan racionalmente. También discute el futuro potencial de la IA y los avances en IA que se están logrando en Venezuela, particularmente en universidades y en aplicaciones médic
Este documento describe la implementación de redes neuronales perceptron utilizando el toolbox de Matlab. Explica los conceptos básicos del perceptron, cómo inicializar y entrenar una red perceptron para resolver problemas de clasificación binaria, y cómo validar que la red haya aprendido correctamente. También incluye ejemplos y tareas propuestas para que el estudiante practique con diferentes problemas.
Este documento describe las redes neuronales autoorganizadas conocidas como mapas autoorganizados (SOFM). Los SOFM son una clase de redes neuronales no supervisadas que aprenden a agrupar y clasificar datos de entrada de forma no supervisada a través de un proceso competitivo de aprendizaje. El documento explica la estructura, funcionamiento y algoritmo de aprendizaje de los SOFM, así como sus aplicaciones en reconocimiento de patrones, clasificación y reducción de dimensionalidad.
Este documento presenta un laboratorio sobre conjuntos difusos. Explica las funciones de pertenencia como triangulares, gamma y gaussianas. Detalla las características de los conjuntos difusos como altura, soporte y núcleo. También cubre operaciones unarias como normalización y relaciones como igualdad e inclusión. El laboratorio involucra programas en Matlab para graficar funciones de pertenencia, calcular características y mostrar relaciones entre conjuntos difusos.
Utp lpi_s4_instrucciones de control 2012-2jcbenitezp
Este documento presenta las instrucciones de control en el lenguaje de programación. Cubre los operadores lógicos, las estructuras condicionales if-else y switch, y los bucles while, do-while, for, break y continue. También incluye ejemplos de código para ilustrar el uso de cada instrucción.
Utp pti_s4_instrucciones de control 2012-2jcbenitezp
Este documento presenta diferentes instrucciones de control en programación, incluyendo operadores lógicos, sentencias if-else, while, do-while, switch y for. Explica el uso y sintaxis de cada una de estas instrucciones de control mediante ejemplos de código.
Este documento describe la evolución histórica de la inteligencia artificial desde su inicio en 1943 hasta los años 80, cuando se desarrollaron lenguajes especializados como LISP y PROLOG. También resume los modelos clave de la inteligencia artificial como el modelo de adquisición del conocimiento, el modelo cognitivo, y el modelo del agente inteligente.
Un nuevo robot con forma de pez estudiará las aguas del Puerto de Gijón para analizar la presencia de hidrocarburos y compuestos químicos, luego de probarse en un estanque del Acuario de Gijón habitado por tiburones y tortugas.
Este documento presenta una introducción a la Inteligencia Artificial. Explica que la IA intenta crear programas que imiten la inteligencia humana mediante el desarrollo de agentes. También describe los diferentes tipos de agentes inteligentes, las escuelas de pensamiento de la IA, la historia y evolución del concepto de IA, y algunas aplicaciones como la lingüística computacional y la minería de datos.
Este documento presenta una introducción al tema de la inteligencia artificial. Explica que el objetivo general es explicar la relación entre la tecnología, ciencia y sociedad en relación con la inteligencia artificial. También busca dar a conocer los aspectos positivos y negativos de la inteligencia artificial para promover la reflexión entre los estudiantes. Incluye una sección sobre el marco teórico que define la inteligencia artificial y describe diferentes clases como la inteligencia artificial convencional, sistemas expertos y redes valencianas.
El documento trata sobre el concepto e historia de la inteligencia artificial. Explica que la IA es el estudio interdisciplinario de cómo crear sistemas capaces de resolver problemas por sí mismos usando la inteligencia humana como paradigma. Luego describe los orígenes de la IA en las ideas de filósofos griegos y el desarrollo formal del campo a partir de los años 1950, incluyendo hitos como el Test de Turing y el desarrollo del primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas.
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática, con el objetivo de explicar el trabajo mental y construir algoritmos de solución de problemas. También describe algunos de los campos e investigaciones clave de la inteligencia artificial como percepción, razonamiento, juegos, y sistemas expertos. Finalmente, señala que a pesar del progreso, la inteligencia artificial todavía está lejos de igualar la complejidad del
El documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica las habilidades cognoscitivas según la psicología como las teorías de la inteligencia de conductismo y Gardner. También describe el proceso de razonamiento según la lógica incluyendo axiomas, teoremas y demostración. Por último, presenta brevemente el modelo cognoscitivo y del agente inteligente así como el papel de la heurística.
La inteligencia artificial (IA) es un campo multidisciplinario que estudia cómo crear sistemas capaces de resolver problemas complejos de manera similar a la inteligencia humana. La IA incluye campos como el aprendizaje automático y la visión computacional que buscan desarrollar máquinas inteligentes capaces de pensar y actuar como humanos. Aunque la IA ha logrado avances importantes, todavía existen desafíos para crear sistemas que igualen toda la gama de capacidades cognitivas humanas.
Introducción a la Inteligencia Artificialguest8631c16
Este documento presenta el plan de estudios de la materia Inteligencia Artificial en la Universidad Nacional de Misiones. Se divide la materia en 14 semanas con contenido teórico y práctico. En las primeras semanas se cubren temas introductorios como definiciones, búsquedas y planificación. Luego se abordan temas como aprendizaje, sistemas basados en reglas, redes neuronales y algoritmos genéticos. Los estudiantes rinden dos exámenes y presentan dos prácticas integradoras a lo largo
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Define la inteligencia artificial como la construcción de algoritmos para imitar el comportamiento y el razonamiento humanos. Explica que la inteligencia artificial intenta crear programas para máquinas que aprendan, reconozcan y piensen como los humanos. Finalmente, clasifica las definiciones de inteligencia artificial dependiendo de si se enfocan en el pensamiento o comportamiento humano versus racional.
Este documento define la inteligencia artificial como la ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas. Explica que existen cuatro categorías principales de IA: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. También distingue entre la inteligencia artificial convencional, basada en análisis formal y estadístico del comportamiento humano, y la inteligencia artificial computacional, que implica aprendizaje inter
Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial, sus fundamentos e historia. También describe algunas de sus aplicaciones actuales. La inteligencia artificial intenta comprender el comportamiento inteligente y construir máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo sus categorías, escuelas de pensamiento, críticas y aplicaciones. Explica que la IA trata de crear máquinas inteligentes que puedan pensar y actuar racionalmente como los humanos. También discute temas como el Test de Turing, científicos clave en el campo de la IA y películas sobre el tema. Concluye que aunque la IA ha avanzado mucho, todavía queda trabajo por hacer para crear sistemas que ayuden verdaderamente a los
La inteligencia artificial es la inteligencia exhibida por máquinas que se caracteriza por llevar a cabo acciones para alcanzar objetivos o tareas específicas de forma similar a los humanos. Existen diferentes tipos de inteligencia artificial como máquinas reactivas, con memoria limitada, con teoría de la mente y conciencia propia. Los fundamentos de la inteligencia artificial incluyen el uso de símbolos no matemáticos, razonamiento basado en conocimiento e incorporación del mundo real, y redes neuronales para clasificación y reconocimiento de patron
Trabajo final inteligencia artificial adrianacidec
El documento habla sobre la inteligencia artificial y su relación con los teléfonos iPhone. Define la inteligencia artificial y explica cómo se usa para simular comportamientos inteligentes en los iPhone a través de comandos. También compara las características del iPhone 4S con las posibles características del próximo iPhone 5, incluyendo mejoras como una pantalla más grande, conectividad 4G LTE y un procesador quad-core.
Este documento describe la inteligencia artificial, incluyendo su definición, historia, escuelas de pensamiento, aplicaciones y agentes inteligentes. Explica que la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de sistemas artificiales para exhibir comportamientos inteligentes como los humanos. También describe pruebas clave como la Prueba de Turing y las contribuciones de disciplinas como las matemáticas, la neurociencia y la ingeniería.
El documento presenta información sobre inteligencia artificial (IA). Explica que la IA estudia la creación de entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Divide la IA en cuatro categorías: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente, y sistemas que actúan racionalmente. También discute el futuro potencial de la IA y los avances en IA que se están logrando en Venezuela, particularmente en universidades y en aplicaciones médic
Este documento describe la implementación de redes neuronales perceptron utilizando el toolbox de Matlab. Explica los conceptos básicos del perceptron, cómo inicializar y entrenar una red perceptron para resolver problemas de clasificación binaria, y cómo validar que la red haya aprendido correctamente. También incluye ejemplos y tareas propuestas para que el estudiante practique con diferentes problemas.
Este documento describe las redes neuronales autoorganizadas conocidas como mapas autoorganizados (SOFM). Los SOFM son una clase de redes neuronales no supervisadas que aprenden a agrupar y clasificar datos de entrada de forma no supervisada a través de un proceso competitivo de aprendizaje. El documento explica la estructura, funcionamiento y algoritmo de aprendizaje de los SOFM, así como sus aplicaciones en reconocimiento de patrones, clasificación y reducción de dimensionalidad.
Este documento presenta un laboratorio sobre conjuntos difusos. Explica las funciones de pertenencia como triangulares, gamma y gaussianas. Detalla las características de los conjuntos difusos como altura, soporte y núcleo. También cubre operaciones unarias como normalización y relaciones como igualdad e inclusión. El laboratorio involucra programas en Matlab para graficar funciones de pertenencia, calcular características y mostrar relaciones entre conjuntos difusos.
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Este documento presenta las instrucciones de control en el lenguaje de programación. Cubre los operadores lógicos, las estructuras condicionales if-else y switch, y los bucles while, do-while, for, break y continue. También incluye ejemplos de código para ilustrar el uso de cada instrucción.
Utp pti_s4_instrucciones de control 2012-2jcbenitezp
Este documento presenta diferentes instrucciones de control en programación, incluyendo operadores lógicos, sentencias if-else, while, do-while, switch y for. Explica el uso y sintaxis de cada una de estas instrucciones de control mediante ejemplos de código.
Este documento presenta el laboratorio 5 sobre las Redes Neuronales Artificiales ADALINE. Explica que el objetivo es revisar los conceptos de las RNA ADALINE usando MatLab y implementar algunas de ellas. Luego describe las funciones de MatLab para ADALINE como NEWLIN, PLOTPV, PLOTPC y TRAIN. Finalmente, detalla las tareas que incluyen modificar valores de variables en las ADALINE implementadas y dar ejemplos de su uso como aproximador lineal y clasificador.
El documento presenta una sesión sobre acceso múltiple por división de código (CDMA) en un curso de ingeniería de telecomunicaciones. Explica conceptos clave como la capacidad de un canal, espectro ensanchado, y CDMA, incluyendo características de los códigos, secuencias de códigos, ensanchamiento espectral, y cálculo de capacidad en CDMA. El documento también describe los componentes de un sistema DS-CDMA y los desafíos del problema cerca-lejos en entornos celulares multicelulares.
El documento describe el uso de sistemas difusos y lógica borrosa para control de sistemas. Explica cómo modelar un lavadora con un controlador difuso en MatLab, incluyendo la definición de reglas difusas y funciones de pertenencia para las variables de entrada y salida. También presenta tres ejemplos de laboratorio para implementar controladores difusos para frenado de automóviles, ventilación en salas y encendido de motores usando MatLab.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica el objetivo de la IA, la evolución del concepto, el test de Turing, la habitación china y si la IA es posible. También describe las bases de la IA en filosofía y matemática, define la IA y los agentes inteligentes, y presenta los tipos de agentes, escuelas de pensamiento, una breve historia de la IA y algunas aplicaciones.
Este documento presenta una introducción a los algoritmos genéticos. Explica que los algoritmos genéticos se basan en los principios de la evolución biológica como la selección natural y la supervivencia del más apto. Define los conceptos clave como individuos, población, cromosomas, fenotipos y función de aptitud. Describe el funcionamiento básico de un algoritmo genético incluyendo la inicialización de la población, la evaluación, la selección, los operadores genéticos y el criterio de paro. Final
Este documento resume los conceptos de arreglos en el lenguaje de programación C. Explica los diferentes tipos de arreglos como vectores unidimensionales, matrices multidimensionales, arreglos de caracteres y cadenas. Detalla cómo declarar, inicializar y acceder a los elementos de cada tipo de arreglo. Finalmente, asigna una tarea para que los estudiantes apliquen estos conceptos mediante la creación de programas en C.
Este documento describe las salidas y el entrenamiento de las redes neuronales artificiales (RNA). Explica que las salidas de una RNA están determinadas por una función de propagación y una función de activación. También presenta ejemplos de cómo calcular las salidas de RNAs simples y cómo entrenarlas modificando los pesos de las conexiones.
Utp pro_s2y3_elementos del lenguaje c nuevojcbenitezp
El documento describe los elementos básicos del lenguaje C, incluyendo tipos de datos, constantes, operaciones aritméticas, variables, asignación de variables, funciones printf y scanf, operaciones lógicas y relaciones de comparación. Explica los cuatro tipos de datos principales en C, cómo definir constantes, los operadores aritméticos y su jerarquía, y cómo declarar y asignar valores a variables.
Utp lpi_s2y3_elementos del lenguaje c nuevojcbenitezp
Este documento presenta una introducción a los elementos básicos del lenguaje de programación C. Cubre temas como tipos de datos, constantes, operaciones aritméticas, variables, asignación de variables, funciones printf y scanf, operaciones lógicas y relaciones de comparación. El documento está dividido en varias sesiones que explican cada uno de estos conceptos fundamentales de C.
El documento presenta una introducción al lenguaje de programación C. Explica que C es un lenguaje compilado, rápido y potente usado para desarrollar sistemas operativos como Linux. Describe la estructura básica de un programa en C, que incluye declaraciones globales, la función principal main y otras funciones, cada una con su cabecera y bloque. Finalmente, resalta que C es un lenguaje estructurado y portable.
El documento describe el funcionamiento de las redes neuronales perceptron. Explica cómo implementar una red perceptron en MatLab para resolver problemas de clasificación binaria, incluyendo los pasos de definir el problema, inicializar la red, entrenarla con ejemplos y validarla en nuevos datos. Finalmente, muestra un ejemplo completo de cómo implementar una red perceptron para resolver la función lógica AND.
Este documento describe la red neuronal artificial ADALINE. Explica que la ADALINE puede realizar separaciones lineales y utiliza funciones en MATLAB como NEWLIN, PLOTPV, PLOTPC y TRAIN. También presenta ejemplos de aplicaciones de la ADALINE como aproximador lineal y clasificador de patrones, e instrucciones para el informe del laboratorio.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Cubre temas como la evolución del concepto de IA, el objetivo de la IA, la habitación china, las bases de la IA, la definición de IA y agente, los tipos de agentes inteligentes, las escuelas de pensamiento de la IA e historia de la IA.
Uni fiee rdsi sesion 11 comunicaciones movilesjcbenitezp
El documento presenta la sesión 11 sobre comunicaciones móviles. Explica algunas definiciones clave como sistema de comunicaciones móviles. Describe la clasificación de los sistemas de comunicaciones móviles y la composición típica de una red móvil. Luego, detalla la estructura de la red GSM e introduce conceptos como la interfaz radio entre la estación base y el teléfono móvil.
Este documento presenta un laboratorio sobre sistemas difusos implementados en MatLab. Explica conceptos básicos de sistemas difusos y cómo modelar un sistema de control difuso de lavadora usando MatLab. Incluye pasos para definir reglas y funciones de pertenencia difusas, y muestra ejemplos de tareas de laboratorio sobre sistemas difusos para control de frenado automotriz, ventilación y encendido de motor.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica el objetivo, evolución del concepto, test de Turing y la habitación china. Luego define la inteligencia artificial, tipos de agentes inteligentes y escuelas de pensamiento. Finalmente, resume brevemente la historia de la inteligencia artificial.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Cubre temas como la evolución del concepto de IA, el objetivo de la IA, la habitación china, las bases de la IA, la definición de IA y agente, tipos de agentes inteligentes, escuelas de pensamiento de la IA e historia de la IA. También resume brevemente algunas aplicaciones de la IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Cubre temas como el objetivo de la IA, la evolución del concepto, el test de Turing, si la IA es posible, las bases de la IA, definiciones de IA y agente, tipos de agentes inteligentes, escuelas de pensamiento, historia e aplicaciones de la IA.
La introducción a la Inteligencia Artificial presenta los siguientes temas: la evolución del concepto de IA, desde sistemas que actúan como humanos hasta sistemas que actúan racionalmente; el test de Turing y la habitación china; las bases de la IA en filosofía y matemática; la definición de IA y agente; y los tipos de agentes inteligentes. También introduce las escuelas de pensamiento de la IA, la historia de la IA y sus aplicaciones.
Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática, enfocándose en explicar el trabajo mental y construir algoritmos de solución de problemas de propósito general. También describe algunos de los programas e hitos más importantes en el desarrollo de la inteligencia artificial, como Eliza, Mycin, Dendral y el proyecto de la quinta generación de Japón. Finalmente, ofrece varias definiciones de inteligencia artificial
Este documento trata sobre inteligencia artificial. Define inteligencia artificial como la inteligencia exhibida por máquinas y describe sus cuatro pilares principales: búsqueda, algoritmos genéticos, redes neuronales artificiales y razonamiento lógico. También discute diferentes categorías de IA como búsqueda heurística y sistemas expertos, e introduce las dos escuelas principales de pensamiento en IA: convencional y computacional. Finalmente, aborda cuestiones como la representación del conocimiento y si la IA podría ser peligrosa.
La inteligencia artificial es el estudio interdisciplinario de cómo crear sistemas que muestran comportamientos inteligentes. Existen diferentes enfoques como las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos y el razonamiento lógico formal. La inteligencia artificial se divide en dos escuelas: la convencional basada en símbolos y deducción, y la computacional basada en aprendizaje interactivo e inductivo. La inteligencia artificial tiene aplicaciones en campos como la economía, la medicina y los videojuegos.
La inteligencia artificial (IA) es el estudio interdisciplinario de cómo crear sistemas que simulan la inteligencia humana. La IA incluye campos como aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora. Existen dos enfoques principales: la inteligencia artificial convencional, basada en reglas y símbolos, y la inteligencia computacional, basada en datos y aprendizaje. La IA se aplica en dominios como la medicina, la ingeniería y los juegos.
Este documento habla sobre inteligencia artificial. Define inteligencia artificial como la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes. Describe cuatro categorías principales de IA: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. También resume brevemente la historia de la IA y menciona algunas críticas y escuelas de pensamiento en el campo.
La inteligencia artificial (IA) es el estudio de cómo crear máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes. La IA utiliza métodos como la lógica, las redes neuronales artificiales y los algoritmos genéticos para resolver problemas de manera autónoma. Algunas aplicaciones de la IA incluyen el reconocimiento de patrones, el diagnóstico automático y los sistemas expertos. Existen diferentes enfoques en la IA, como emular el pensamiento o el comportamiento humanos, o razonar y actuar de manera racional.
Este documento introduce el tema de la inteligencia artificial. Explica que la IA es un área nueva de la ciencia que busca emular la inteligencia humana mediante sistemas computacionales. Se discuten diferentes definiciones de IA, incluyendo sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan como humanos, y sistemas que actúan racionalmente. También se describen varias áreas de trabajo clave de la IA como el procesamiento del lenguaje natural, la representación del conocimiento, el razonamiento y el aprendizaje automá
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica las diferentes teorías de inteligencia, incluyendo las inteligencias múltiples de Howard Gardner. También describe la historia de la inteligencia artificial y sus aplicaciones actuales en áreas como sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural y robótica.
Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial es el estudio de cómo crear entidades capaces de resolver problemas usando la inteligencia humana como paradigma. Describe cuatro categorías principales de sistemas de inteligencia artificial: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. También discute la posibilidad de incorporar componentes emocionales en los sistemas de inteligencia artificial para aumentar su efic
Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial es el estudio de cómo crear entidades capaces de resolver problemas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Describe cuatro categorías principales de sistemas de inteligencia artificial: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. También discute la posibilidad de incorporar componentes emocionales en los sistemas de inteligencia artificial para aumentar su e
La inteligencia artificial es una disciplina multidisciplinaria que estudia cómo crear máquinas inteligentes que puedan razonar por sí mismas de manera similar a la inteligencia humana. Existen dos enfoques principales: la inteligencia artificial convencional, que se basa en el razonamiento simbólico-deductivo, y la inteligencia computacional, que implica aprendizaje a través de datos empíricos. La inteligencia artificial tiene aplicaciones en áreas como la lingüística, minería de datos, medicina y robótica.
La inteligencia artificial (IA) es el estudio interdisciplinario de cómo crear máquinas inteligentes, y comprende campos como la informática, lógica y filosofía. La IA incluye técnicas como redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos y razonamiento lógico para resolver problemas. Existen diferentes tipos de IA como sistemas que piensan o actúan como humanos y sistemas que piensan o actúan de forma racional.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial. Define la inteligencia artificial como el estudio de la creación de entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Explica que la inteligencia artificial incluye campos como la robótica y los sistemas expertos que tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar. Además, describe diferentes categorías de inteligencia artificial como sistemas que piensan como humanos o sistemas que actúan racionalmente.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial. Define la inteligencia artificial como el estudio de la creación de entidades capaces de razonar por sí mismas utilizando la inteligencia humana como paradigma. Explica que la inteligencia artificial incluye campos como la robótica y los sistemas expertos que tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar. Además, describe diferentes categorías de inteligencia artificial como sistemas que piensan como humanos o sistemas que actúan racionalmente.
La inteligencia artificial (IA) es el estudio de sistemas capaces de resolver problemas complejos de manera similar a los humanos. La IA utiliza métodos como redes neuronales, algoritmos genéticos y razonamiento lógico para crear máquinas inteligentes. Algunas aplicaciones de la IA incluyen diagnósticos automáticos, reconocimiento de patrones y juegos de estrategia. Existen diferentes categorías de sistemas de IA, como los que piensan como humanos mediante aprendizaje o los que actúan de forma racional a través de
Este documento resume varios temas clave relacionados con la inteligencia artificial. Menciona los tipos de conocimiento, agentes inteligentes, categorías, escuelas de pensamiento, científicos importantes, desarrollo e industrias de la inteligencia artificial. También discute aplicaciones comerciales, leyes de robótica, críticas y recomendaciones sobre el tema.
El documento describe el surgimiento de una auténtica sociedad nacional en el Perú entre 1940 y 2010. Cuatro factores facilitaron esto: el proceso de urbanización, la globalización, la descentralización del país y el crecimiento económico. El Perú Oficial y el Otro Perú (migrantes) coexistieron, pero el Otro Perú logró socavar el orden tradicional y forjar una sociedad nacional por primera vez en la historia del país.
Tarea 1 tesis i filosofia y conocimientojcbenitezp
Este documento presenta una introducción a la filosofía del conocimiento. Explica que el conocimiento es adquirido a través de la experiencia y la razón según Aristóteles. Luego describe las principales disciplinas de la filosofía como la metafísica, axiología y epistemología. También distingue entre el conocimiento popular y el científico, y resume las diferentes corrientes del conocimiento como el racionalismo, empirismo y pragmatismo. Finalmente, compara brevemente el racionalismo y el empirismo.
Este examen parcial evalúa conocimientos sobre redes digitales de servicios integrados. Contiene preguntas sobre características de agrupaciones funcionales y puntos de referencia en RDSI, señalización SS7, servicios RDSI e interfaces T, U y V. Los estudiantes deben seleccionar 4 preguntas de un total de 5 y responderlas completamente sin usar acrónimos sin su significado o solo respuestas acrónicas.
Uni rdsi 2016 1 sesion 13-14 redes moviles 4 gjcbenitezp
El documento describe las características de las redes móviles de cuarta generación (4G). Introduce los estándares LTE y LTE-Advanced, definidos por la UIT como 4G. Explica que LTE proporciona velocidades superiores a 100 Mbps y una arquitectura de red completamente basada en IP. También describe las características clave de LTE como OFDMA, MIMO y una red central evolucionada.
Uni rdsi 2016 1 sesion 12 redes moviles 3 gjcbenitezp
El documento resume las principales características de las redes móviles 3G y 4G. En concreto, describe que la 3G permite mayores velocidades de transmisión de datos que las generaciones anteriores, así como una variedad de servicios multimedia. Señala que UMTS es la tecnología 3G utilizada en Europa, la cual evolucionó a partir de GSM y permite velocidades de hasta 2 Mbps. Finalmente, indica que las especificaciones 3G continúan evolucionando a través de los releases de 3GPP hacia las redes 4G.
Este documento presenta una práctica calificada domiciliaria sobre redes digitales de servicios integrados. Contiene preguntas sobre Frame Relay, ATM, MPLS, redes GSM, UMTS, LTE y 3GPP. Se pide graficar elementos de las redes, describir características y parámetros, y completar tablas comparativas.
El documento presenta el calendario de actividades de 2015-02 de una institución educativa. Se detallan las fechas de inicio y fin de clases, exámenes parciales y finales, así como feriados. Adicionalmente, se especifican fechas límite para trámites como solicitud de exámenes y prácticas rezagadas, y retiro de cursos o periodos.
Db vsa-011 registro de asistencia docente ago2015jcbenitezp
Este documento establece las normas y procedimientos para el registro de asistencia de los docentes en la Universidad. Los docentes deben registrar su ingreso y salida de cada clase utilizando el Sistema de Asistencia en Línea. Se especifican los plazos y tolerancias permitidas para el registro, así como los pasos a seguir en caso de omisiones. El objetivo es controlar la asistencia de los docentes a sus clases de manera electrónica.
Este documento presenta las instrucciones para el Laboratorio 3 sobre procesamiento de imágenes y visión artificial. Los estudiantes deben implementar algoritmos de segmentación de imágenes, reconocimiento de patrones y visión estereoscópica usando Matlab. También deben generar un informe del laboratorio describiendo sus observaciones, conclusiones y recomendaciones.
Este documento presenta los objetivos y procedimientos de un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a modelar conceptos difusos como conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones unarias y binarias, reglas de inferencia difusa y modelado de sistemas de control difusos usando Matlab. El informe final debe incluir resultados, imágenes y códigos comentados demostrando la comprensión de estos conceptos.
Este documento describe las redes neuronales competitivas auto organizadas (SOFM). Explica que los SOFM son modelos neuronales inspirados en zonas del cerebro donde la información sensorial se representa de forma topológicamente ordenada. Detalla que los SOFM aprenden de forma no supervisada a través de competición entre neuronas y que organizan la información de entrada preservando las relaciones de vecindad. También resume las características, estructura, algoritmo de aprendizaje y aplicaciones de los SOFM, incluyendo reconocimiento de patrones, clasificación y
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento describe las funciones básicas de las redes neuronales artificiales, incluidas las funciones de propagación, activación y transferencia. Explica cómo calcular la salida de una red neuronal dada las entradas, pesos y función de transferencia. También detalla los procedimientos del laboratorio para graficar funciones de transferencia comunes y calcular la salida de varias redes neuronales de ejemplo.
El documento discute cuatro posturas sobre la posibilidad de simular la conciencia en un ordenador: 1) IA fuerte cree que es posible mediante computación, 2) IA débil cree que la conciencia es única al cerebro humano, 3) nueva física cree que se requiere una nueva física, 4) mística cree que escapa a la explicación científica. También explora los límites de la computabilidad según la tesis de Church-Turing y los teoremas de incompletitud y indecidibilidad de
Este sílabo describe un curso de inteligencia artificial que cubre temas como redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos. El curso consta de 14 semanas que incluyen explicaciones teóricas y prácticas en laboratorio. Los estudiantes aprenderán sobre diferentes tipos de redes neuronales, sus aplicaciones, y cómo usar lógica difusa y computación evolutiva para la solución de problemas de ingeniería. Serán evaluados a través de prácticas grupales e individuales, laboratorios y un examen final.
Wi0 a sistemasinteligentesyredesneuronalesjcbenitezp
Este documento presenta el sílabo de un curso sobre sistemas inteligentes y redes neuronales. El curso dura 6 créditos y cubre temas como redes neuronales artificiales, lógica difusa, y sus aplicaciones. El curso incluye clases teóricas y prácticas en laboratorio utilizando Matlab. Los estudiantes aprenderán a implementar algoritmos de redes neuronales y controladores difusos.
Este documento describe las características de la cuarta generación de redes móviles terrestres o 4G, que supone un gran aumento de velocidad y capacidad de adaptación a las necesidades del usuario. La tecnología 4G permitirá servicios avanzados de telecomunicaciones y será adoptada cada vez más rápidamente en muchos países.
Este documento describe las principales técnicas de acceso múltiple al medio para comunicaciones inalámbricas, incluyendo FDMA, TDMA y CDMA. Explica que CDMA permite que múltiples usuarios compartan el mismo canal de frecuencia al asignar a cada usuario una secuencia única de código, lo que permite la detección de la señal deseada. También destaca que CDMA ofrece un mejor aprovechamiento del espectro y mayor flexibilidad que las otras técnicas.
Utp sirn_sl6 la rna perceptron multicapajcbenitezp
Este documento describe un laboratorio sobre redes neuronales perceptrón multicapa. Explica que el objetivo es revisar los conceptos de estas redes y implementar algunas usando MatLab. También cubre cómo crear la red neuronal, entrenarla y probarla usando diferentes funciones de MatLab. Finalmente, asigna una tarea para que los estudiantes modifiquen parámetros y observe los efectos en los resultados.
2. Sesión 1. Temas
Introducción a la Inteligencia Artificial
Objetivo de la Inteligencia Artificial (IA).
Evolución del concepto de IA.
Test de Touring.
¿Es la IA posible?. La habitación china.
Bases de la IA.
Definición de IA y Agente.
Tipos de Agentes inteligentes.
Escuelas de pensamiento de la IA
Historia de la IA
Aplicaciones de la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 2
3. Objetivo de la Inteligencia Artificial
Es una área de la ciencia bastante nueva (1956)
Su objetivo son las capacidades que consideramos
Inteligentes
Las aproximaciones siguen diferentes puntos de vista
Sus influencias son diversas (Filosofía, Matemática,
Psicología, Biología)
Involucra una gran cantidad de áreas tanto genéricas
(aprendizaje, percepción, resolución de problemas) como
específicas (jugar al ajedrez, diagnosticar enfermedades,
conducir coches, ...)
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 3
4. Evolución del concepto de IA
Sistemas que actúan como humanos
“El estudio de como hacer computadoras que hagan cosas que,
de momento, la gente hace mejor” (Rich y Knight, 1991)
Sistemas que piensan como humanos
“El esfuerzo por hacer a las computadoras pensar ... máquinas
con mentes en el sentido amplio y literal” (Haugeland, 1985)
Sistemas que actúan racionalmente
“Un campo de estudio que busca explicar y emular el
comportamiento inteligente en términos de procesos
computacionales” (Schalkoff, 1990)
Sistemas que piensan racionalmente
“El estudio de las facultades mentales a través del estudio de
modelos computacionales” (Charniak y McDermott, 1985)
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 4
5. Evolución del concepto de IA
Sistemas que actúan como humanos
El modelo es el hombre, el objetivo es construir un
sistema que pase por humano.
Test de Turing: Si un sistema lo pasa es inteligente (?)
Capacidades necesarias: Procesamiento del Lenguaje
Natural,
Representación del conocimiento, Razonamiento,
Aprendizaje.
No es el objetivo primordial de la IA pasar el test
La interacción de programas con personas hace que sea
necesario que estos actúen como humanos
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 5
6. Evolución del concepto de IA
Test de Turing:
Procesamiento del
Lenguaje Natural,
Representación del
conocimiento,
Razonamiento,
Aprendizaje,
Percepción.
«Existirá Inteligencia Artificial
cuando no seamos capaces de
distinguir entre un ser humano y
un programa de computadora
en una conversación a ciegas».
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 6
7. Evolución del concepto de IA
Sistemas que piensan como humanos
El modelo es el funcionamiento de la mente
humana.
Intenta establecer una teoría sobre el
funcionamiento de la mente (experimentación
psicológica)
A partir de la teoría podemos establecer modelos
computacionales
Ciencias Cognitivas
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 7
8. Evolución del concepto de IA
Sistemas que actúan racionalmente
Actuar racionalmente significa conseguir unos
objetivos dadas unas creencias.
El paradigma es el agente
Un agente percibe y actúa, siempre según el entorno
en el que está situado.
Las capacidades necesarias coinciden con las del test
de turing: Procesamiento del Lenguaje Natural,
Representación del conocimiento, Razonamiento,
Aprendizaje, Percepción.
Su visión es mas general, no centrada en el modelo
humano.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 8
9. Evolución del concepto de IA
Sistemas que piensan racionalmente
La leyes del pensamiento racional se
fundamentan en la lógica
La lógica formal está en la base de los programas
inteligentes (Logicismo)
Se presentan dos obstáculos:
Es muy difícil formalizar el conocimiento
Hay un gran salto entre la capacidad teórica
de la lógica y su realización práctica
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 9
10. ¿Es la IA posible?
La posibilidad de la IA plantea problemas
filosóficos complejos
¿Las maquinas pensantes poseen consciencia?
La habitación china, (Searle, 1980)
¿Es la inteligencia una propiedad emergente de
los elementos biológicos que la producen?
No hay una conclusión definitiva
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 10
11. La habitación china
Es un experimento mental, fue propuesto por el filósofo John
Searle y fue popularizado por Roger Penrose, que intenta rebatir
la validez del Test de Turing a la vez que plantea que una
máquina es incapaz de llegar a pensar.
Expone la diferencia que existe entre reconocer la sintaxis y
comprender la semántica, proponiendo que una habitación
cerrada con un mecanismo dotado de la cantidad suficiente de
reglas puede hacerse pasar por una persona. Pero, ¿tiene ese
sistema algún tipo de conciencia o “mente”?
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 11
12. La habitación china
El experimento plantea que la mente humana no funciona como
un programa de computador, ni un programa de computador
puede ser una mente.
La habitación china busca demostrarnos que una máquina puede
realizar una acción sin entender lo que hace y el por qué lo hace.
La lógica usada por los computadores simplemente opera con
símbolos sin comprender el verdadero contenido, un proceso
completamente distinto al que (creemos que) ocurre en los seres
humanos.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 12
13. Bases de la IA - Filosofía
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 13
14. Bases de la IA - Matemática
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 14
15. Inteligencia Artificial
La IA es una ciencia que intenta crear
programas para máquinas que imiten el
comportamiento y la comprensión
humana.
Intenta crear máquinas y/o programas
para automatizar tareas que requieran
de comportamiento inteligente.
Estas máquinas y/o programas se
denominan agentes.
Se denomina IA a la rama de la ciencia
informática dedicada al desarrollo de
agentes racionales no vivos.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 15
16. Agente
Un agente es cualquier cosa capaz de percibir
su entorno (recibir entradas), procesar tales
percepciones y actuar en su entorno
(proporcionar salidas).
La racionalidad es la característica que posee
el hombre para realizar una elección correcta
que tiende a optimizarse.
Existen distintos tipos de conocimiento y
medios de representación del conocimiento,
el cual puede ser cargado en el agente por su
diseñador o puede ser aprendido por el mismo
agente utilizando técnicas de aprendizaje.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 16
17. Tipos de agente inteligente
Se distinguen varios tipos de procesos válidos
para obtener resultados racionales, que
determinan el tipo de agente inteligente.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 17
18. Tipos de agente inteligente
De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de
procesos son:
Ejecución de una respuesta predeterminada por cada
entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los
estados producidos por las acciones posibles.
Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de
las cadenas de ADN).
Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento
físico del cerebro de animales y humanos).
Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al
pensamiento abstracto humano).
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 18
19. Escuelas de pensamiento de la IA
Escuelas de pensamiento de la IA:
La inteligencia artificial convencional
La inteligencia computacional
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 19
20. Escuelas de pensamiento de la IA
La inteligencia artificial convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva.
Está basada en el análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes problemas.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 20
21. Escuelas de pensamiento de la IA
La inteligencia artificial convencional
Estos problemas pueden ser:
Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones
mientras se resuelven ciertos problemas concretos.
Sistemas expertos: Infieren una solución a través del
conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de
ciertas reglas o relaciones.
Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia
estadística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen
autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
Smart process management: facilita la toma de decisiones
complejas, proponiendo una solución a un determinado
problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 21
22. Escuelas de pensamiento de la IA
La inteligencia computacional
También es conocida como IA subsimbólica -
inductiva.
Implica desarrollo o aprendizaje interactivo;
por ejemplo, modificaciones interactivas de los
parámetros en sistemas conexionistas.
El aprendizaje se realiza basándose en datos
empíricos.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 22
23. Historia de la IA
Inicios …
Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de
Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en
describir un conjunto de reglas que describen una parte del
funcionamiento de la mente para obtener conclusiones
racionales, y Ktesibios de Alejandría (250 a. C.) construyó la
primera máquina auto controlada, un regulador del flujo de
agua (racional pero sin razonamiento).
En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de
que el razonamiento podía ser efectuado de manera
artificial.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 23
24. Historia de la IA
Inicios
En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina
universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico
para implementar cualquier cómputo formalmente definido.
En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su
modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el
primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el
término.
Los primeros avances importantes comenzaron a principios
de los años 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo
cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 24
25. Historia de la IA
Primeros pasos …
En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw,
desarrollan el primer lenguaje de programación
orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año
más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz
de demostrar teoremas matemáticos.
En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial
por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon
en la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que
se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás
se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de
las investigaciones durante quince años.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 25
26. Historia de la IA
Primeros pasos
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el
desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un
sistema orientado a la resolución de problemas.
En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de
Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Su nombre
se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje
para procesamiento simbólico.
En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 26
27. Historia de la IA
Sistemas expertos …
A fines de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K.
Lindsay desarrolla Sad Sam, un programa para la lectura de
oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de
su interpretación.
En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como
modelo de representación del conocimiento.
En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR
(Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir
conocimiento basado en información que se le suministra.
Bobrow desarrolla STUDENT.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 27
28. Historia de la IA
Sistemas expertos …
A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos,
que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de
condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por
Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema
Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas
complejas euclidianas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y
científicos en la solución de ecuaciones matemáticas
complejas.
Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd
desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar
órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de
bloques.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 28
29. Historia de la IA
Sistemas expertos …
En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing.
En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig,
desarrollan el lenguaje de programación LOGO.
En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox
PARC y se publica en 1980.
En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la
Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés
PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación
ampliamente utilizado en IA.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 29
30. Historia de la IA
Sistemas expertos …
En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts,
pilares de muchas técnicas actuales en IA y la informática en
general.
En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los
Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el
diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.
En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas
expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET,
INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy
(shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 30
31. Historia de la IA
Hoy …
En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la
quinta generación de computadoras.
En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel
Distributed Processing (Redes Neuronales).
En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.
En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español
50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar
en Percepción e Inteligencia 2006.
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 31
32. Historia de la IA
Hoy
En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes
terapéuticos que permiten detectar emociones para poder
interactuar con niños autistas.
Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot
no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que
se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló:
«Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de
distinguir entre un ser humano y un programa de
computadora en una conversación a ciegas».
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 32
33. Historia de la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 33
34. Historia de la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 34
35. Historia de la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 35
36. Historia de la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 36
37. Historia de la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 37
38. Historia de la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 38
39. Ejemplo de sistemas de IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 39
40. Aplicaciones de la IA
Resumen Lingüística computacional
Minería de datos (Data Mining)
Apps. Industriales
Apps. Médicas
Mundos virtuales
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Robótica
Sistemas de apoyo a la decisión.
Videojuegos
Prototipos informáticos
Análisis de sistemas dinámicos
Smart process management
Aprendizaje automático
Agentes autónomos
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41. Aplicaciones de la IA
Robots autónomos
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 41
42. Aplicaciones de la IA
Reconocimiento de imágenes
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 42
43. Aplicaciones de la IA
Sistemas de Diagnóstico/Control/Diseño/Planificación
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 43
44. Aplicaciones de la IA
Interfaces Inteligentes/Recomendación/Personalización
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 44
45. Tarea 1. Preguntas
Con la ayuda de fuentes y mediante mapas conceptuales y/o
semánticos responda las siguientes preguntas:
1. ¿Cuáles son los objetivos de la IA?
2. ¿Como ha evolucionado el concepto de IA?
3. Explique el Test de Touring.
4. Explique en que consiste la habitación China
5. Dar dos conceptos de IA y de Agente respectivamente.
6. ¿Cuales son los tipos de agente inteligente?
7. Explique cada una de las características de las dos escuelas de
pensamiento de la IA.
8. Hacer un listado de los 10 hechos históricos mas importantes
para usted de la IA.
9. Hacer un listado de 10 aplicaciones de IA.
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46. Presentación
La Tareas se presentarán en un archivo Word en su Carpeta
Personal del Dropbox.
Las fuentes utilizadas en la tarea se presentarán en su CP del
Dropbox y deben conservar el nombre original y agregar al final
_T1.
Para cada Tarea crear una carpeta dentro de su CP del Dropbox y
debe nombrarse de esta forma:
SIRN_PaternoM_T1
Las Tareas que no cumplan las
indicaciones no serán considerados
por el profesor.
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47. Sesión 1. Introducción a la IA
Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales
http://utpsirn.blogspot.com
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